Như trình bày ở trên, mô hình Z-score chỉ áp dụng cho doanh nghiệp cổ phần hóa ngành sản xuất, tức là chỉ dùng được đối với một số doanh nghiệp theo ràng buộc của mô hình. Chính vì điều này đã khiến Altman điều chỉnh mô hình cho phù hợp với những loại hình doanh nghiệp khác nhau.
2.2.3.1. Mô hình Z-score áp dụng cho các doanh nghiệp ngành tư nhân
Một vấn đề đặt ra là làm thế nào có thể áp dụng mô hình Z-score cho các doanh nghiệp tư nhân vì chỉ số X4 cần đến thông tin về cổ phiếu. Để phù hợp cho các doanh nghiệp chưa cổ phần hóa thuộc ngành sản xuất, Altman đề nghị dùng giá trị sổ sách
94% 72% 48% 29% 36% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% -1 -2 -3 -4 -5 năm Tỷ lệ đúng
của vốn chủ sở hữu thay cho giá trị thị trường trong chỉ số X4. Điều này làm thay đổi cả hệ số biệt thức và tiêu chuẩn phân loại của mô hình.
Kết quả mô hình mới là:
Z’ = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,017X3 + 0,420X4 + 0,998X5
Các điểm cắt của mô hình Điểm số Z’ như sau: Z’ < 1,23 : Doanh nghiệp phá sản,
1,23 < Z’ < 2,90 : Dấu hiệu chưa rõ ràng, vùng xám, Z’ > 2,90: Doanh nghiệp an toàn, không phá sản,
Quá trình kiểm định đối với mẫu gốc cũng được Altman tiến hành. Theo đó, tỷ lệ đúng của nhóm 1 là 91%, tỷ lệ này đối với nhóm 2 là 97%. Vùng xám của mô hình Điểm số Z’ nới rộng hơn so với Điểm số Z, có thể nói mô hình sửa đổi này có mức độ tin cậy thấp hơn bản gốc nhưng chỉ một ít.
2.2.3.2 Mô hình Z-score điều chỉnh áp dụng cho các ngành, các loại hình doanh nghiệp khác
Sự điều chỉnh tiếp theo là phân tích tính chính xác của mô hình khi loại bỏ biến X5 (doanh thu/tổng tài sản). Altman thực hiện điều này để giảm thiểu ảnh hưởng do ngành tiềm ẩn có thể xảy ra khi một biến số nhạy cảm với ngành cao như doanh thu hay tài sản được gộp vào mô hình. Chỉ số tổng doanh thu/tổng tài sản thay đổi rất lớn theo ngành công nghiệp. Chỉ số này lớn hơn ở doanh nghiệp thương mại dịch vụ so với doanh nghiệp sản xuất vì cần ít vốn hơn. Hậu quả là các doanh nghiệp không sản xuất có chỉ số doanh thu/tổng tài sản lớn hơn. Mô hình mới này được Altman sử dụng để đánh giá các doanh nghiệp ngoài Hoa Kỳ. Cụ thể, Altman, Hatzell và Peck (1995) đã áp dụng mô hình Điểm số Z’’ cho các nền kinh tế mới nổi đặt biệt là các doanh nghiệp tại Mexico đã phát hành trái phiếu Châu Âu tính theo USD.
Mô hình Điểm số Z’’ đưa ra là:
Z’’ = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Z’’ < 1,1 : Doanh nghiệp phá sản,
1,1 < Z’’ < 2,6 : Dấu hiệu chưa rõ ràng, vùng xám, Z’’ > 2,6 : Doanh nghiệp an toàn, không phá sản,
Lưu ý rằng chỉ số X4 được xác định bằng giá trị sổ sách của VCSH/giá trị sổ sách của nợ. Mô hình này cũng phù hợp cho nền kinh tế mà có sự khác nhau lớn trong việc tài trợ tài sản giữa các công ty.
2.2.3.3 Mô hình chỉ số Z để ước tính hệ số tín nhiệm của doanh nghiệp
Ngoài tác dụng cảnh báo dấu hiệu phá sản, Altman còn nghiên cứu tiếp hệ số Z” điều chỉnh. Chỉ số này được xác định bằng với chỉ số Z”+ 3,25 và các vùng cảnh báo phá sản cũng được công thêm 3,25 điểm so với chỉ số Z”. Thông qua việc nghiên cứu số lượng khoảng trên 700 doanh nghiệp, Altman đã nghiên cứu được sự tương đồng giữa chỉ số Z’’ điều chỉnh này với hệ số tín nhiệm Standard & Poor's trong việc xác định tình hình tài chính của doanh nghiệp.
Công thức điều chỉnh này cụ thể là:
Z” = 3,25 + 6,56X1+ 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Bảng dưới đây thể hiện mối quan hệ tương đồng giữa chỉ số Z” điều chỉnh do Altman nghiên cứu và xếp hạng Standard & Poor's
Bảng 2.4. So sánh chỉ số Z’’ với hạng mức tín nhiệm Standard & Poor's
STT Điểm Z” điều chỉnh Xếp hạng Nhóm phân loại
1 >8.15 AAA Vùng an toàn 2 7.60-8.15 AA+ 3 7.30-7.60 AA 4 7.00-7.30 AA- 5 6.85-7.00 A+ 6 6.65-6.85 A 7 6.49-6.65 A- 8 6.25-6.40 BBB+ 9 5.85-6.25 BBB 10 5.65-5.85 BBB- Vùng xám, có thể có nguy cơ phá sản 11 5.25-5.65 BB+ 12 4.95-5.25 BB 13 4.75-4.95 BB- 14 4.50-4.75 B+ 15 4.15-4.50 B 16 3.75-4.15 B- Vùng kiệt quệ, phá sản 17 3.20-3.75 CCC+ 18 2.50-3.20 CCC 19 1.75-2.50 CCC- 20 0-1.75 D Nguồn: Altman, 1995, 2005
Chỉ số Z” điều chỉnh do Altman nghiên cứu và hệ số tín nhiệm Standard & Poor's có độ tương đồng là khá cao nhưng không có nghĩa là tuyệt đối. Trong nghiên cứu về chỉ số Z” điều chỉnh, Altman cũng đã tính toán khoản lệch chuẩn cho phép
của hai chỉ số Z” điều chỉnh và hệ số tín nhiệm Standard&Poor’s. Sự tương quan giữa chỉ số Z” điều chỉnh và hệ số tín nhiệm Standard&Poor’s có thể giúp nhà đầu tư cũng như doanh nghiệp có những đánh giá cơ bản về khả năng thanh toán và tình hình tài chính của doanh nghiệp.